Google Natural Language API使用BERT吗？

Google Natural Language API使用BERT作为其核心模型之一。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google于2018年提出。它通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到了丰富的语言表示，能够更好地理解文本的语义和上下文关系。

Google Natural Language API利用了BERT模型的优势，提供了一系列自然语言处理功能，包括文本分类、实体识别、情感分析、语法分析等。通过使用BERT模型，该API能够更准确地理解和分析文本，提供更精确的结果。

在应用场景方面，Google Natural Language API可以广泛应用于文本分析、情感分析、垃圾邮件过滤、内容分类、舆情监控等领域。例如，可以用于社交媒体监测，分析用户对特定话题的情感倾向；也可以用于电子商务平台，自动分类和标记商品评论等。

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